Transcriptomic analysis to elucidate the effects of high stocking density on grass carp (Ctenopharyngodon idella)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Grass carp (Ctenopharyngodon idella) is one of the most widely cultivated fishes in China. High stocking density can reportedly affect fish growth and immunity. Herein we performed PacBio long-read single-molecule real-time (SMRT) sequencing and Illumina RNA sequencing to evaluate the effects of high stocking density on grass carp transcriptome. RESULTS: SMRT sequencing led to the identification of 33,773 genes (14,946 known and 18,827 new genes). From the structure analysis, 8,009 genes were detected with alternative splicing events, 10,219 genes showed alternative polyadenylation sites and 15,521 long noncoding RNAs. Further, 1,235, 962, and 213 differentially expressed genes (DEGs) were identified in the intestine, muscle, and brain tissues, respectively. We performed functional enrichment analyses of DEGs, and they were identified to be significantly enriched in nutrient metabolism and immune function. The expression levels of several genes encoding apolipoproteins and activities of enzymes involved in carbohydrate enzymolysis were found to be upregulated in the high stocking density group, indicating that lipid metabolism and carbohydrate decomposition were accelerated. Besides, four isoforms of grass carp major histocompatibility complex class II antigen alpha and beta chains in the aforementioned three tissue was showed at least a 4-fold decrease. CONCLUSIONS: The results suggesting that fish farmed at high stocking densities face issues associated with the metabolism and immune system. To conclude, our results emphasize the importance of maintaining reasonable density in grass carp aquaculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».